Machine Learning on Google Cloud

Apprenez à écrire des modèles de Machine Learning distribués à grande échelle qui exploitent Tensorflow 2.x, Keras, Cloud AI Platform et BigQuery ML.

GCP200ML v2.0
5 jours (35 heures)

Description du cours

Dans ce cours, vous apprendrez à écrire des modèles d’apprentissage automatique distribués qui évoluent dans Tensorflow 2.x, à effectuer l’ingénierie des features avec BQML et Keras, à évaluer les courbes de perte et à effectuer le réglage d’hyperparamètres, et à former des modèles à grande échelle avec Cloud AI Platform.

A l’issu de cette formation vous saurez répondre aux questions théoriques et pratiques liées au Machine Learning sur Google Cloud, incluant:

  • Qu’est-ce que l’apprentissage automatique et quels types de problèmes peut-il résoudre ?
  • Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils si populaires en ce moment ?
  • Comment pouvez-vous améliorer la qualité des données et effectuer une analyse exploratoire des données ?
  • Comment mettre en place un problème d’apprentissage supervisé et trouver une bonne solution généralisable en utilisant la descente de gradient ?

Objectifs pédagogiques

Ce cours permet aux participants d'acquérir les compétences suivantes:

  • Présenter un cas d’utilisation commercial comme un problème d’apprentissage automatique.
  • Décrire comment améliorer la qualité des données.
  • Effectuer une analyse exploratoire des données.
  • Construire et former des modèles d’apprentissage supervisé.
  • Optimiser et évaluer les modèles à l’aide des fonctions de perte et des mesures de performance.
  • Créer des ensembles de données de formation, d’évaluation et de test répétables et évolutifs.
  • Implémenter des modèles d’apprentissage automatique à l’aide de Keras et de TensorFlow 2.x.
  • Comprendre l’impact des paramètres de descente de gradient sur la précision, la vitesse d’entraînement, la rareté et la généralisation.
  • Représenter et transformer des entités.
  • Entraînez des modèles à grande échelle avec AI Platform.

Prérequis

Pour tirer le meilleur parti de ce cours, les participants doivent disposer des éléments suivants:

  • Une certaine familiarité avec les concepts de base de l’apprentissage automatique.
  • Maîtrise de base d’un langage de script - Python de préférence.

Public cible

Ce cours est destiné aux participants suivants:

  • Machine learning engineers
  • Scientifiques du machine learning, data scientists et data analysts qui souhaitent être exposés à l’apprentissage automatique dans le cloud à l’aide de TensorFlow 2.x et Keras.
  • Data Engineers

Programme de formation

Module 1: Comment Google effectue le machine learning

  • Développez une stratégie de données autour du machine learning.
  • Examinez les cas d’utilisation qui sont ensuite réinventés à travers une approche ML.
  • Reconnaissez les biais que le ML peut amplifier.
  • Tirez parti des outils et de l’environnement de Google Cloud Platform pour faire du ML.
  • Apprenez de l’expérience de Google pour éviter les pièges courants.
  • Effectuez des tâches de science des données dans des blocs-notes collaboratifs en ligne.
  • Appelez des modèles de ML pré-entraînés à partir de Cloud AI Platform.

Module 2: Se lancer dans le Machine Learning

  • Décrivez comment améliorer la qualité des données.
  • Effectuer une analyse exploratoire des données.
  • Construire et former des modèles d’apprentissage supervisé.
  • Optimisez et évaluez les modèles à l’aide des fonctions de perte et des mesures de performance.
  • Atténuez les problèmes courants qui surviennent dans l’apprentissage automatique.
  • Créez des ensembles de données de formation, d’évaluation et de test répétables et évolutifs.

Module 3: Introduction à TensorFlow 2.x

  • Créez des modèles d’apprentissage automatique TensorFlow 2.x et Keras.
  • Décrivez les composants clés de Tensorflow 2.x.
  • Utilisez la bibliothèque tf.data pour manipuler des données et de grands ensembles de données.
  • Utilisez les API séquentielles et fonctionnelles Keras pour créer des modèles simples et avancés.
  • Former, déployer et produire des modèles de ML à grande échelle avec Cloud AI Platform.

Module 4: Ingénierie des features

  • Comparez les principaux aspects requis d’une bonne feature.
  • Combinez et créez de nouvelles combinaisons de features grâce à des croisements de features.
  • Effectuez l’ingénierie des features à l’aide de BQML, Keras et TensorFlow 2.x.
  • Découvrez comment prétraiter et explorer les features avec Cloud Dataflow et Cloud Dataprep.
  • Comprenez et appliquez comment TensorFlow transforme les features.

Module 5: Art et science de l’apprentissage automatique

  • Optimisez les performances du modèle avec le réglage des hyperparamètres.
  • Expérimentez avec les réseaux de neurones et affinez les performances.
  • Améliorez les fonctionnalités du modèle ML avec des couches incorporées.

3500€ H.T.

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